국내 서해대교, 인천대교와 같은 장대교량은 대부분 빈번하게 태풍에 의해 영향을 받는 해안에 위치하였으며, 교량의 길이가 긴 만큼 풍하중에 의한 영향이 다른 하중에 비해 상대적으로 크기 때문에 내풍 안정성을 확보하기 위해 정확한 설계풍속을 산정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 태풍의 기후학적 특성 인자로 중심기압깊이, 태풍이동속도, 태풍이동방향, 최단접근거리를 결정하였으며, 태풍의 기후학적 특성들의 확률 분포를 추정하고, 바람장 모형과 중심기압상승 모형을 적용하여 몬테카를로 시뮬레이션을 실시하였다. 분석결과, 대체적으로 제주도와 남해안 지역의 재현기간 풍속이 크게 나오며 고위도로 갈수록 작아지는 특징을 나타냈다. 이와 같은 특징이 나타난 가장 큰 원인은 고위도 분석지점 표본 태풍의 중심기압이 저위도 분석지점 표본 태풍의 중심기압보다 높기 때문으로 판단되며, 또한 우리나라에 해상에서 육지로 이동하면서 쇠퇴기를 겪어 점차 약해지기 때문인 것으로 분석되었다. 또한, 시뮬레이션 결과를 도로교 설계기준 100년 재현기간 풍속(10분 평균, 지상 10m, 지표조도 II)과 비교한 결과, 태풍시뮬레이션의 결과가 낮게 나타났으며, 이러한 점을 볼 때 도로교 설계기준의 기본 풍속이 높게 산정되어 있다고 판단되며, 기상자료 분석과 같은 추가적인 연구를 통해 기본풍속 조정에 대한 연구가 수행 되어야 할 것으로 사료된다.
국내 서해대교, 인천대교와 같은 장대교량은 대부분 빈번하게 태풍에 의해 영향을 받는 해안에 위치하였으며, 교량의 길이가 긴 만큼 풍하중에 의한 영향이 다른 하중에 비해 상대적으로 크기 때문에 내풍 안정성을 확보하기 위해 정확한 설계풍속을 산정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 태풍의 기후학적 특성 인자로 중심기압깊이, 태풍이동속도, 태풍이동방향, 최단접근거리를 결정하였으며, 태풍의 기후학적 특성들의 확률 분포를 추정하고, 바람장 모형과 중심기압상승 모형을 적용하여 몬테카를로 시뮬레이션을 실시하였다. 분석결과, 대체적으로 제주도와 남해안 지역의 재현기간 풍속이 크게 나오며 고위도로 갈수록 작아지는 특징을 나타냈다. 이와 같은 특징이 나타난 가장 큰 원인은 고위도 분석지점 표본 태풍의 중심기압이 저위도 분석지점 표본 태풍의 중심기압보다 높기 때문으로 판단되며, 또한 우리나라에 해상에서 육지로 이동하면서 쇠퇴기를 겪어 점차 약해지기 때문인 것으로 분석되었다. 또한, 시뮬레이션 결과를 도로교 설계기준 100년 재현기간 풍속(10분 평균, 지상 10m, 지표조도 II)과 비교한 결과, 태풍시뮬레이션의 결과가 낮게 나타났으며, 이러한 점을 볼 때 도로교 설계기준의 기본 풍속이 높게 산정되어 있다고 판단되며, 기상자료 분석과 같은 추가적인 연구를 통해 기본풍속 조정에 대한 연구가 수행 되어야 할 것으로 사료된다.
The long-span bridges such as Incheon Bridge and Seohae Grand Bridge are located on the coastal region effected frequently by strong wind of typhoons. In order to ensure the wind-resistant performance of the structure, estimation of the proper design wind speed is very important. In this study, stoc...
The long-span bridges such as Incheon Bridge and Seohae Grand Bridge are located on the coastal region effected frequently by strong wind of typhoons. In order to ensure the wind-resistant performance of the structure, estimation of the proper design wind speed is very important. In this study, stochastic estimation of design wind speed incurred by typhoons is carried out. For this purpose, we first established probability distribution of climatological parameters such as central pressure depth, distance of closest approach, translation speed and heading to build statistical model of typhoons, which are employed in Monte Carlo simulation for hypothetical typhoons. Once a typhoon is generated with statistically justified parameters, wind speeds are estimated along its path using wind field model. Thousands of typhoons are generated and their peak wind speeds are utilized to establish the extreme wind speeds for different return period. The results are compared with design basic wind speeds in Korean Highway Bridge Design Code, showing that the present results agree well with similar studies while the existing code suggests higher design wind speed.
The long-span bridges such as Incheon Bridge and Seohae Grand Bridge are located on the coastal region effected frequently by strong wind of typhoons. In order to ensure the wind-resistant performance of the structure, estimation of the proper design wind speed is very important. In this study, stochastic estimation of design wind speed incurred by typhoons is carried out. For this purpose, we first established probability distribution of climatological parameters such as central pressure depth, distance of closest approach, translation speed and heading to build statistical model of typhoons, which are employed in Monte Carlo simulation for hypothetical typhoons. Once a typhoon is generated with statistically justified parameters, wind speeds are estimated along its path using wind field model. Thousands of typhoons are generated and their peak wind speeds are utilized to establish the extreme wind speeds for different return period. The results are compared with design basic wind speeds in Korean Highway Bridge Design Code, showing that the present results agree well with similar studies while the existing code suggests higher design wind speed.
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문제 정의
Kwon 등은 적절한 시뮬레이션 횟수에 대해 명확한 기준을제시하지 않고 대략 50,000회 이상이 되면 결과가 유사하므로,시뮬레이션 횟수를 50,000회를 수행하였다. 본 연구에서는본 연구에서 개발한 태풍 시뮬레이션 기법을 이용하여 시뮬레이션 횟수를 증가시켜 가상태풍의 개수에 따른 영향을살펴보았다. Fig.
가설 설정
2.2.2 중심기압 모형
태풍은 육지에 상륙하게 되면, 중심기압이 상승하면서태풍의 소멸 단계를 겪게 된다. 본 연구에서는 육지 상륙 후중심기압의 상승효과를 묘사하기 위해서 Fujii(1998)의 중심기압상승 모형을 사용하였다.
2.2.3 태풍 시뮬레이션
태풍의 최대풍속반경을 제외한 4개의 태풍 기후학적 특성은서로 독립적이고 태풍의 이동방향과 이동속도는 250km 반경영역 내에서 일정하다고 가정하였으며, 최대풍속반경은 중심기압깊이와의 관계식을 통해서 결정하였다. 앞에서 언급한태풍의 기후학적 특성들의 확률분포를 기반으로 몬테 칼로시뮬레이션을 이용하여 각각의 분석 지점에서 모의 태풍을발생시켰다.
10, , 는 10, 과 태풍 이동속도, 와 다음 식 (4)로 관계를 맺는 것으로 가정 하였다.
제안 방법
④ 이동방향(β)
태풍은 북쪽으로 거의 대부분의 태풍이 이동하는 점을 감안하여 태풍 이동방향은 Fig. 1에서의 같이, 정남방향에서 시계방향으로 태풍의 이동방향을 측정하였다
. 태풍의 최단 거리를 측정하는데 사용된 두 개의 태풍 중심기압 위치로 구성되는 직선 괘도의 방향을 태풍 이동방향으로 정의하였다.
본 연구에서 태풍의 기후학적 특성을 나타내는 변수는 중심기압 깊이(), 태풍이동속도(), 태풍이동방향(), 최단접근거리( )이다.
본 연구에서는 태풍의 기후학적 특성 인자로 중심기압 깊이(주변기압과 중심기압의 차이), 태풍이동속도, 태풍이동 방향, 최단접근거리를 결정하였으며, 그 외 최대풍속반경이 포함된다. 태풍의 기후학적 특성 추정 분포를 이용하여 몬테 칼로 시뮬레이션을 통하여 모의 태풍의 특성 인자를 생성하고 물리적인 바람장 모형과 중심기압 상승모형을 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다.
본 연구에서는 태풍이 한반도와 일본 섬에 상륙할 때인 구역 A의 파라미터 값( 0.065 을 이용하여 태풍의 중심기압 상승을 묘사하였다.
본 절에서는 태풍의 기후학적 특성을 결정하는 중심기압 깊이(), 태풍이동속도(), 태풍이동방향(), 최단접근거리( )의 확률 분포를 추정하였으며, 물리적 모형인 중심기압 상승모형과 바람장 모형을 바탕으로 특정지역의 재현기간 별 풍속 추정 기법을 기술하였다.
태풍의 최대풍속반경을 제외한 4개의 태풍 기후학적 특성은서로 독립적이고 태풍의 이동방향과 이동속도는 250km 반경영역 내에서 일정하다고 가정하였으며, 최대풍속반경은 중심기압깊이와의 관계식을 통해서 결정하였다. 앞에서 언급한태풍의 기후학적 특성들의 확률분포를 기반으로 몬테 칼로시뮬레이션을 이용하여 각각의 분석 지점에서 모의 태풍을발생시켰다.
여기서, λ는 연 평균 태풍 발생률이다. 연 평균 태풍 발생률에앞에서 언급한 바와 같이, 1951년부터 2013년까지 63년간발생한 총 1,650개의 태풍 자료 중에서, 각각 지점(대상 지역)인근 반경 250km 이내를 통과하고, 중심기압이 1,000hPa미만인 태풍만을 사용하여 계산하였다.
Kim 등(2005)은 울산지역을 대상으로 태풍계절인 6월부터 10월까지 강풍발생빈도를 분석하였다. 이는 울산지역을 중심으로 반경 150km 이내 지역을 통과하는 태풍만을 선별하여 최고풍속, 태풍크기, 이동속도, 이동경로, 접근각도, 최단근접거리, 총 6개의 파라미터를 이용하여 몬테 카를로 시뮬레이션을 수행하였다. 파라미터 중 최단 접근거리는 3차 다항식으로부터 추정하였다.
Kwon 등(2008)은 서남 해안지역을 대상으로 극한 풍속을 예측하는 태풍 시뮬레이션 기법을 개발하였다. 이는 태풍의 물리적 모델을 제시하고, 서남해안의 분석 지역을 중심으로 반경 250km 이내를 통과 하는 태풍을 선별하여 파라미터의 확률분포 모델을 제시하였다. 사용된 파라미터는 중심기압 차, 이동속도, 최대풍속 발생반경, 풍속형상계수, 최단접근거리이다.
또한, Lee 등 (2008)은 장기 풍속 시계열을 이용한 극치빈도 분석법과 태풍자료를 이용한 태풍 시뮬레이션의 두 가지 방법으로 서남 해안지역의 해상구조물에 대한 설계풍속을 산정하였다. 이때, 사용된 파라미터는 중심기압 차, 이동속도, 이동 방향, 최단 접근거리 총 4개의 파라미터를 이용하여 몬테카를로 시뮬 레이션을 수행하였다. 이와 같이 태풍자료를 이용한 몬테 카를로 시뮬레이션 연구는 대부분 Russell의 연구를 기반으로 유사하게 접근하지만, 각 연구에서 사용한 파라미터와 그들에 대한 확률모델, 바람장 모델은 조금씩 다른 기법을 제시 하였다.
이때, 사용된 파라미터는 중심기압 차, 이동속도, 이동 방향, 최단 접근거리 총 4개의 파라미터를 이용하여 몬테카를로 시뮬 레이션을 수행하였다. 이와 같이 태풍자료를 이용한 몬테 카를로 시뮬레이션 연구는 대부분 Russell의 연구를 기반으로 유사하게 접근하지만, 각 연구에서 사용한 파라미터와 그들에 대한 확률모델, 바람장 모델은 조금씩 다른 기법을 제시 하였다.
태풍의 기후학적 특성 추정 분포를 이용하여 몬테 칼로 시뮬레이션을 통하여 모의 태풍의 특성 인자를 생성하고 물리적인 바람장 모형과 중심기압 상승모형을 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다. 주로 태풍의 영향을 받는 해안가 지방을 중심으로 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션을 통한 결과와 도로교 설계기준의 풍속을 비교하였다
본 연구에서는 태풍의 기후학적 특성 인자로 중심기압 깊이(주변기압과 중심기압의 차이), 태풍이동속도, 태풍이동 방향, 최단접근거리를 결정하였으며, 그 외 최대풍속반경이 포함된다. 태풍의 기후학적 특성 추정 분포를 이용하여 몬테 칼로 시뮬레이션을 통하여 모의 태풍의 특성 인자를 생성하고 물리적인 바람장 모형과 중심기압 상승모형을 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다. 주로 태풍의 영향을 받는 해안가 지방을 중심으로 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션을 통한 결과와 도로교 설계기준의 풍속을 비교하였다
대상 데이터
이는 태풍의 물리적 모델을 제시하고, 서남해안의 분석 지역을 중심으로 반경 250km 이내를 통과 하는 태풍을 선별하여 파라미터의 확률분포 모델을 제시하였다. 사용된 파라미터는 중심기압 차, 이동속도, 최대풍속 발생반경, 풍속형상계수, 최단접근거리이다. Lee 등(2008)은 강풍의 이동속도 및 방향, 최대풍속 반경, 중심기압 깊이를 포함하는 미국의 SPH(standard project hurricane)모형을 이용하여, 한반도 근역 태풍의 지표풍을 추정하였다.
태풍자료는 RSMC(regional specialized meteorological center) 도쿄태풍센터에서 제공하는 1982년~2013년 기간 최상경로(best tracks) 자료를 이용하였다. 태풍자료는 최대 6시간, 최소 1시간 간격으로 태풍 중심의 위경도 및 중심기압 등에 대한 정보가 포함되어 있다.
데이터처리
이와 같은 특징의 가장 큰 원인은 고위도 분석지점 표본태풍의 중심기압이 저위도 분석지점 표본 태풍의 중심기압보다높기 때문으로 판단되며, 또한 우리나라에 해상에서 육지로이동하면서 중심기압이 쇠퇴기를 겪어 점차 약해지기 때문인것으로 분석되었다. 또한, 시뮬레이션 결과를 도로교 설계기준100년 재현기간 풍속(10분 평균, 지상 10m, 지표조도 II)과비교하였다. 도로교 설계기준의 지역별 기본 풍속과 본 연구의결과를 비교하면, 태풍 시뮬레이션의 결과가 상당히 낮으며,이 또한 타 연구에서도 나타난 바 있다.
이론/모형
6km)를 초과하여 바람장 모형을 사용할 수 없다. 따라서, 본 연구에서는 한반도에 적합한 Batts 등의 바람장 모형을 확장한 연구(Lee et al.) 결과 (Fig. 3 참조)를 이용하였다.
본 연구에서 사용된 바람장 모형은 Lee 등의 바람장 모형 이다. Lee 등의 바람장 모형은 Batts 등의 바람장 모형을 기초로 개발된 모형으로, 한반도에 적용하는데 있어 적합한 모형이다.
태풍은 육지에 상륙하게 되면, 중심기압이 상승하면서태풍의 소멸 단계를 겪게 된다. 본 연구에서는 육지 상륙 후중심기압의 상승효과를 묘사하기 위해서 Fujii(1998)의 중심기압상승 모형을 사용하였다. Fujii의 중심기압상승 모델은다음 식 (5)와 같다.
이동속도를 구하기 위해 시간 간격 동안 태풍이 이동한 거리를 구하였으며, 이는 ‘great circle’ 개념을 적용하였다.
국내에서는 Cho 등 (1989)의 경우, 확률에 기초한 한국의 기본 설계풍속 추정을 위한 합리적인 방법을 제시하고 위험도에 기초한 전국의 설계풍속 지도를 제안하였다. 이때 극치 태풍 풍속 분포를 추정하였으며, 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 간접적인 해석 방법이 적용되었다. Kim 등(2005)은 울산지역을 대상으로 태풍계절인 6월부터 10월까지 강풍발생빈도를 분석하였다.
Holland의 바람장 모형은 Schloemer(1954)의 모델에 기반으로 개발된 것으로, 태풍의 이동속도, 태풍 진행방향과 관심 지점 사이의 각도, 태풍중심에서 최대풍속이 발생한 지점까지의 거리, 기압차, 코리올리 파라미터 등이 포함된다. 이때, 추정한 풍속은 태풍의 눈에서 r만큼 떨어진 곳의 1분 평균 경고도 풍속으로 구조물 설계를 위해 Vickery 등(1995b)의 방법론에 따라 해수면 10m에서의 10분 평균 풍속을 구하였으며, SanchezSesma(1988)의 연구에 따라 r만큼 떨어진 목표지점에서 부는 풍향을 계산하였다.
최대풍속반경 는 중심기압깊이와 상관관계를 갖으며, 본 연구에서는 Fujii (1998)가 일본을 강타한 강한 태풍을 대상으로 제시한 중심기압깊이와 최대풍속반경과의 관계식 (2)를 사용하였다.
(4) 이때, 해수면 상의 풍속 을 육상 면(=0.005m) 상의 풍속 으로 저감시키기 위한 계수를 본 연구에서는 Lee 등의 연구인 Fig. 3을 이용하여 결정하였다.
성능/효과
하지만 본 연구에서는 약 67%가 GEV분포로 나타났으며, Gamma분포는 약 20%에 그쳤다. 또한 이동방향(heading)의 경우 대부분 각기 다른 분포를 사용하였으며, 본 연구에서는 Normal 분포가 67%, Lee 등의 연구에서 사용된 Extreme Value는 약 32%로 나타났다.
분석 결과 제주도와 남해안 지역의 재현기간 풍속이 크게나오며 대체적으로 고위도로 갈수록 작아지는 특징을 보이고있다. 이와 같은 특징의 가장 큰 원인은 고위도 분석지점 표본태풍의 중심기압이 저위도 분석지점 표본 태풍의 중심기압보다높기 때문으로 판단되며, 또한 우리나라에 해상에서 육지로이동하면서 쇠퇴기를 겪어 점차 약해지기 때문인 것으로 분석된다.
최단접근거리 표본의 분포는 Table 1과 같이 uniform 분포가 가장 적합한 것으로 나타났으며, 여기서 와 는 최단접근거리가 가질 수 있는 범위의 하한과 상한을 의미하며, 본 연구에서는 -250km, 250km이다.
태풍의 최단 거리를 측정하는데 사용된 두 개의 태풍 중심기압 위치로 구성되는 직선 괘도의 방향을 태풍 이동방향으로 정의하였다. 태풍 이동방향은 Table 1과 같이 Normal 분포가 가장 잘 묘사하는 것으로 나타났으며, 분포의 매개변수 μ와 σ는 이동 방향 표본의 최솟값과 최댓값으로, 최솟값과 최댓값 사이의 값을 갖도록 제약조건을 주었다.
Table 3에서제시한 태풍 시뮬레이션에 의한 풍속은 도로교설계기준에의해 10분 평균, 지상 10m, 지표조도 II로 보정한 풍속이다.한반도 남쪽으로 내려갈수록 대체적으로 재현기간 별 풍속은증가하며 남해안과 서해안에 비해 동해안에 위치한 울산과포항의 경우 남쪽에 위치한 다른 지역에 비해 낮게 풍속이나타났다. 또한 Kwon 등의 연구결과에 비해 상대적으로1.
후속연구
2 ‘① 일반 중소지간 교량의 설계기준풍속은 40m/s로 한다’라고 명시되어 있다. 이러한 점을 볼 때도로교 설계기준의 기본 풍속이 태풍 시뮬레이션 연구 결과들이제시하는 풍속에 비해 높게 산정되어 있다고 판단되며, 기상자료 분석과 같은 추가적인 연구를 통해 기본풍속 조정에 대한연구가 수행되어야 할 것으로 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
Holland의 바람장 모형에는 무엇이 포함되는가?
국내 연구인 Kwon 등의 연구에서는 Holland (1980)의 바람장 모형이 사용되었다. Holland의 바람장 모형은 Schloemer(1954)의 모델에 기반으로 개발된 것으로, 태풍의 이동속도, 태풍 진행방향과 관심 지점 사이의 각도, 태풍중심에서 최대풍속이 발생한 지점까지의 거리, 기압차, 코리올리 파라미터 등이 포함된다. 이때, 추정한 풍속은 태풍의 눈에서 만큼 떨어진 곳의 1분 평균 경고도 풍속으로 구조물 설계를 위해 Vickery 등(1995b)의 방법론에 따라 해수면 10m에서의 10분 평균 풍속을 구하였으며, SanchezSesma(1988)의 연구에 따라 만큼 떨어진 목표지점에서 부는 풍향을 계산하였다.
태풍 시뮬레이션은 어떻게 분류되는가?
태풍 시뮬레이션은 크게 기후학적 특성모형, 물리적 모형 (중심기압 상승모형, 바람장 모형)으로 나뉜다. 본 절에서는 태풍의 기후학적 특성을 결정하는 중심기압 깊이(), 태풍이동속도(), 태풍이동방향(), 최단접근거리( )의 확률 분포를 추정하였으며, 물리적 모형인 중심기압 상승모형과 바람장 모형을 바탕으로 특정지역의 재현기간 별 풍속 추정 기법을 기술하였다.
대체적으로 제주도와 남해안 지역의 재현기간 풍속이 크게 나오며 고위도로 갈수록 작아지는 원인은 무엇인가?
분석결과, 대체적으로 제주도와 남해안 지역의 재현기간 풍속이 크게 나오며 고위도로 갈수록 작아지는 특징을 나타냈다. 이와 같은 특징이 나타난 가장 큰 원인은 고위도 분석지점 표본 태풍의 중심기압이 저위도 분석지점 표본 태풍의 중심기압보다 높기 때문으로 판단되며, 또한 우리나라에 해상에서 육지로 이동하면서 쇠퇴기를 겪어 점차 약해지기 때문인 것으로 분석되었다. 또한, 시뮬레이션 결과를 도로교 설계기준 100년 재현기간 풍속(10분 평균, 지상 10m, 지표조도 II)과 비교한 결과, 태풍시뮬레이션의 결과가 낮게 나타났으며, 이러한 점을 볼 때 도로교 설계기준의 기본 풍속이 높게 산정되어 있다고 판단되며, 기상자료 분석과 같은 추가적인 연구를 통해 기본풍속 조정에 대한 연구가 수행 되어야 할 것으로 사료된다.
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